Aliran tensor

Tensorflow ialah perpustakaan perisian sumber terbuka untuk pengiraan berangka menggunakan program aliran data. Ia direka bentuk untuk digunakan dalam aplikasi pembelajaran mesin seperti rangkaian saraf dan dibangunkan oleh pasukan Google Brain. Perpustakaan ini ditulis dalam C++ dan Python dan digunakan oleh penyelidik, pembangun dan syarikat untuk membina, melatih dan menggunakan model dalam pelbagai persekitaran.

TensorFlow pertama kali dikeluarkan oleh Google pada tahun 2015 sebagai penyelesaian sumber terbuka untuk pembelajaran mesin dan rangka kerja pembelajaran mendalam. Ia dibina berdasarkan konsep graf aliran data, di mana nod mewakili operasi atau operasi matematik pada data, dan aliran data ialah graf berarah nod. Ia serupa dengan graf pengiraan, tetapi bukannya operasi dilakukan secara berurutan, operasi berlaku selari.

Tensorflow menggunakan sistem graf aliran data untuk mencipta model bagi aplikasi pembelajaran mesin. Setiap nod dalam graf mewakili operasi matematik, dan tepi mewakili data yang mengalir antara operasi. Nod disusun dalam graf terarah, yang membolehkan pengiraan berangka yang kompleks dilakukan dalam cara teragih.

Seni bina TensorFlow membolehkannya fleksibel dan berskala. Ia membolehkan pembangunan model canggih dan algoritma pembelajaran mesin yang boleh digunakan pada pelbagai aplikasi dunia sebenar. Selain itu, keupayaan pengkomputeran yang diedarkan membolehkan penggunaan aplikasi yang mudah ke berbilang platform, termasuk mudah alih, web, awan dan desktop.

TensorFlow menawarkan rangkaian API dan perpustakaan untuk pengguna membina dan menggunakan model, serta pengoptimuman untuk kelajuan dan penggunaan memori. Ini menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk beberapa senario pembelajaran mesin, daripada mengenali digit tulisan tangan kepada mengklasifikasikan objek dalam imej, meramalkan harga saham atau melatih kereta pandu sendiri.

Secara keseluruhan, TensorFlow ialah perpustakaan perisian yang berkuasa dan popular yang digunakan oleh banyak syarikat dan pembangun, dan ia semakin digunakan untuk pelbagai aplikasi pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin.